7个国外常用的大数据分析工具_Hadoop_Spark

大数据现在正在蓬勃发展。这就是为什么许多大数据分析工具应运而生或自我更新以更具竞争力的原因。但是有没有认为大数据比其他任何技术都更受欢迎?原因是大数据技术几乎使用所有技术来获取原始数据。

因为收集和管理用户数据的技术、应用程序、软件、游戏越来越多。大数据用于管理来自不同来源的所有这些数据，并将这些数据转化为有价值的信息，以做出最准确的决策。

什么是大数据分析?

大数据分析用于从各种来源生成的原始数据中提取有价值的数据。这些数据帮助我们获得有意义的见解、隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势等等。大数据分析的主要动机是提供有价值的见解，以便为未来做出更好的决策。

大数据分析的类型

规范性分析

当我们想要为特定问题制定规定的解决方案时，我们会使用这些分析。它与描述性和预测性分析一起使用，以获得最准确的结果。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。

描述性分析

它将过去的数据汇总成人们可以轻松阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。

预测分析

该分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。通过这种分析产生的数据用于不同行业的不同目的。

诊断分析

它首先处理确定问题的原因。它使用各种技术，例如下钻、数据挖掘、数据恢复等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。

大数据分析的周期

定义目标

没有目标的大数据分析是毫无价值的，这就是为什么需要在大数据分析生命周期的初始阶段定义目标的原因。

数据识别

网上有大量的数据源。但为了准确地使用大数据分析，需要选择特定的数据源以获得最佳结果并最大限度地减少大数据分析工具的负载。

数据过滤

在确定数据源之后，从工具生成的数据总量中删除不必要的数据。

数据提取

在数据过滤之后，设置数据源以定期从中提取数据，然后将它们转换为兼容的形式。

数据聚合

数据提取后，组合来自不同来源的相同数据集以获得更精确的数据进行进一步处理。

数据分析

获得所需数据后，使用最强大的统计工具执行各种数据分析技术。

数据可视化

数据可视化将需要展示的数据进行可视化呈现，以便人们更好的理解。这就需要一些数据可视化工具，比如：Tableau、PowerBI、等等。

分析结果

一旦完成了数据分析过程，就该最终分析结果了。在这方面，需要确保将结果提供给业务利益相关者，以做出准确的决策。

大数据分析工具

R-Programming

R-Programming是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R-Programming还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

数据分析师可以轻松创建统计引擎，基于相关和准确的数据收集提供更好和更精确的数据洞察力。它具有类数据处理和存储。还可以在 R-Programming中集成其他数据分析工具。

除此之外，还可以与任何编程语言(如 Java、C、Python)集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。R-Programming提供了许多可在任何数据集中使用的绘图和图形。

Apache Hadoop

Apache Hadoop 是领先的开源大数据分析工具。是一个软件框架，用于在商品硬件集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系统或 HDFS 和 MapReduce。被认为是大数据分析的顶级数据仓库。它具有在数百台服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。

MongoDB

MongoDB是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL 数据库，可用于存储比基于 RDBMS 的数据库软件更多的数据。MongoDB 是强大的，它是最好的大数据分析工具之一。

它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即 MongoDB 中的基本数据单元。文档可以包含各种单元。但在 MongoDB 中，每个文档的大小、内容和字段数量会有所不同。

MongoDB 最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构可以基于程序员在各自的编程语言中定义的类和对象。MongoDB 有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系以存储数组和其他元素。

RapidMiner

RapidMiner 是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。

RapidMiner 是用于分析过程设计的最强大的工具，具有一流的图形用户界面。它独立于平台，适用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。提供了各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器工具的帮助下减少了编写冗长代码的需要。

RapidMiner 使用户能够采用大型数据集在 Hadoop 中进行训练。除此之外，它还支持团队协作、集中式工作流管理、Hadoop 模拟等。还组装请求并重用 Spark 容器以智能优化流程。

Apache Spark

Apache Spark 是最好和最强大的开源大数据分析工具之一。可以借助其数据处理框架处理大量数据集。通过结合或与其他分布式计算工具，在多台计算机上分布数据处理任务非常容易。

它具有流式 SQL、机器学习和图形处理支持的内置功能。它还使该站点成为大数据转换的最快和通用生成器。可以在内存中以一百倍的速度处理数据，在磁盘中以十倍的速度处理数据。

除此之外，它还拥有 80 个高级算子，可以更快地构建并行应用程序。它还提供 Java 中的高级 API。还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它可以与 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra 等不同的数据存储一起使用。

Microsoft Azure

Microsoft Azure 是领先的大数据分析工具之一。Microsoft Azure 也称为 Windows Azure。它是微软处理的公共云计算平台，是提供广泛服务的领先平台，包括计算、分析、存储和网络。

Windows Azure 提供标准和高级两类大数据云产品。它与大量数据工作负载无缝协作。

除此之外，Microsoft Azure 还拥有一流的分析能力，以及行业领先的 SLA 和企业级安全性和监控。它也是开发人员和数据科学家的最佳高效平台。它提供了在最先进的应用程序中易于生成的实时数据。无需 IT 基础架构或虚拟服务器进行处理。它可以轻松嵌入其他编程语言，如 JavaScript 和 C#。

Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大数据分析工具之一。它是一个 BI 工具，可以无缝地进行数据分析，帮助我们直观地分析数据，以更好地了解原始数据。同样，任何其他分析工具都允许我们集成多个数据源，例如业务应用程序、数据库软件、云存储、CRM 等等。还可以在方便时自定义报告，因为它允许生成动态且高度自定义的可操作报告。

在 Zoho 分析中上传数据也非常灵活和容易。还可以在其中创建自定义仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用这个平台。此外，它还使我们能够在应用程序中生成评论，以促进员工和团队之间的协作。

结论

随着数据量的增加，大数据可视化及大数据分析将会越来越重要。这就是为什么我们需要了解大数据分析工具的原因。

如果对大数据分析工具和技术仍有任何疑问，可以联系我们。除此之外，国内也有很多大公司的大数据分析工具，比如阿里巴巴的DataV、百度的Sugar BI、网易的有数BI、微软的Power BI等等，这里就不一一做介绍了，需要了解可以自己尝试使用这些大数据分析工具。

本文由“大数据可视化工具SovitChart”翻译整理，转载请注明来源出处。

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文 | 数维图（SovitJs）

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